2. Vì sao tôi quyết định “xõa” với blog này? ✍️

 Có nhiều lý do lắm, nhưng gói gọn lại thì: ghi nhớ – chia sẻ – kết nối.



📌 Ghi nhớ: Mình làm trong lĩnh vực AI/E-commerce/Retail, mỗi ngày đều học được một cái mới: từ cách fine-tuning model, thiết kế ground truth, đến chuyện làm sao để chatbot bớt… cộc lốc với khách hàng 😅. Nếu không ghi lại, mai mốt quên mất, phí lắm. Blog này cũng như một “cuốn sổ tay số” của riêng mình.

📌 Chia sẻ: Kiến thức và trải nghiệm chỉ có giá trị thật sự khi được chia sẻ. Mình từng search khắp nơi để tìm giải pháp cho Semantic Search, cho AI Sales Assistant… và rất biết ơn những bài viết case study ngoài kia. Giờ tới lượt mình viết lại, biết đâu ai đó đang loay hoay cũng tìm thấy lời giải.

📌 Kết nối: Mình tin blog không chỉ là nơi viết, mà còn là nơi mở ra cuộc trò chuyện. Mình muốn kết nối với những bạn cũng yêu thích AI, Data Science, E-commerce, hay đơn giản là tò mò về cách AI có thể thay đổi công việc và cuộc sống.

Nói ngắn gọn: Blog này không phải là bài giảng, mà là câu chuyện. Câu chuyện về việc một Business Analyst, Technical Consultant, Analytics “ngại rule” đã rẽ ngang sang lĩnh vực phân tích, phát triển trongData Science & AI, và đang từng ngày học hỏi, vấp ngã, rồi lại đứng dậy để tìm cách ứng dụng AI vào những ngành rất “thực tế” như E-commerce và Retail.

Thề là mình code không giỏi 😂😂😂, nhưng cái gì cần biết để phục vụ công việc, kiến thức kinh nghiệm thì phải biết.

Để phục vụ cho công việc mình đã thủ sẵn cho bản thân các kinh nghiệm và SkillSet như (các bạn tham khảo nhe):

Về Technical Skill:

  • Ngôn ngữ lập trình (Chính): Python, hết ....😆😆 biết mỗi Python thôi á (các framework Machine Learning, các thư viện hỗ trợ cho xử lý dữ liệu)
  • Source Control: Github, Gitlab (Sơ sơ hoi, dùng đọc code của dev, cùng nhau đọc rồi debug, cùng đưa ra giải pháp, chứ cũng không rành nhiều)
  • Data Analytic & Data Visualization & Business Insights Tool: Power BI, Tableau
  • ERP System: Microsoft Dynamics AX 2012, Microsoft Dynamics 365 Finance & Operations
  • Database: SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, Redis
  • Message Queue (Thường dùng trong môi trường Microservice): Apache Kafka
  • Automation Workflow: Camunda, N8N
  • API Management: Postman, Swagger
  • Search Engine: Elastics Search
Về Business Skill:
  • Domain Knowledge: ERP System (Retail & Manufacturing), Banking, Health Care E-commerce, Business Insights, Business Metrics, Business Prediction và đương nhiên chắc chắn phải có AI
  • Workflow: UML, BPMN 2.0, Business Process, ERD, Sequence Diagram
  • Phân tích nghiệp vụ: Functional Requirements & Non-Functional Requirements
  • Mô hình phát triển dự án: Agile/Scrum in SDLC & MLLC
  • Quản lý đội nhóm
  • Quản lý Backlogs

✨ Nếu bạn cũng quan tâm, hãy follow blog này để cùng mình đi qua hành trình thú vị phía trước nhé!

Nhận xét

Đăng nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

1. Tui là ai trong kỷ nguyên AI? 🤖 (Giới thiệu bản thân, mix nhẹ nhàng)

Hình ảnh
Chào mọi người, mình là Lê Quang Điền 👋 mình sinh năm 1995 (năm nay cũng 31 tuổi âm và 30 tuổi dương).  Tui nè mọi người 🫣🫣 Mình có hơn 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển phần mềm và gần 3 năm trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo Mình xuất thân từ ngành Công nghệ sản xuất , sau đó học thêm Toán học ứng dụng - Toán thống kê của Khoa Toán Tin – nghe có vẻ khô khan, nhưng thật ra nó cho mình nền tảng phân tích dữ liệu và xử lý vấn đề khá vững. Sự nghiệp của mình bắt đầu với vai trò ERP Functional Consultant , lăn lộn với SCM, MRP, Sales, POS, Procurement… từ nhà máy Tekcom cho đến chuỗi bán lẻ Pharmacity, Highlands Coffee . Sau đó, khi làm Data Analyst, mình xây dashboard trên Power BI để quản lý E-commerce trong thời Covid-19. Mấy dashboard này sau đó trở thành nền tảng để công ty tự động hoá ERP (auto transfer, auto approval). Lúc đó mình mới thấy dữ liệu không chỉ để xem, mà còn để tạo ra thay đổi thật sự trong vận hành doanh nghiệp. Hồi đó làm cho hệ thống ERP Microsoft Dy...
Đọc thêm

7. Reality Check: Vấn đề thật, thị trường ra sao, giải pháp thì không màu hồng 🔍

Hình ảnh
  1. Bức tranh Retail Việt Nam – “ông lớn” chen chân khắp nơi                                                            "AI"  trong Retail - Mò kim đáy bể         Nếu nhìn vào bản đồ bán lẻ (Retail) Việt Nam 2025, ta thấy một bức tranh rất đa sắc màu: F&B / Fastfood: Lotteria, KFC, Highlands Coffee, Phúc Long, The Coffee House, Gong Cha, Ding Tea, Starbucks… Pharmacy: Pharmacity, Long Châu, An Khang, Eco Pharma… Mart / Convenience Store: Vinmart+ (nay là Winmart), Bách Hóa Xanh, Circle K, GS25, Ministop, FamilyMart… ICT / Electronics: FPT Shop, Thế Giới Di Động (TGDĐ), CellphoneS, Hoàng Hà Mobile, Điện Máy Xanh… Fashion & Lifestyle: Canifa, Owen, Routine, Uniqlo, Zara, H&M… Điểm chung của các ông lớn: ( Tại vì mình cũng đã làm qua các ông lớn như: Highlands Co...
Đọc thêm

0. Nên đọc như thế nào?

CÁC MỤC CẦN ĐỌC NÈ 1. Tui là ai trong kỷ nguyên AI? 🤖 (Giới thiệu bản thân, mix nhẹ nhàng)  2. Vì sao tôi quyết định “xõa” với blog này? ✍️  3. AI – từ phòng thí nghiệm tới quán cà phê chém gió ⚡️ (AI đã tiến hóa như thế nào)  4. AI First – mindset sống còn, không chỉ là buzzword 🚀  5. AI x ERP x CRM x đủ thứ hệ thống: Tích hợp thì ngon, training user mới là ác mộng 🧩  6. E-commerce + AI = Cặp bài trùng đập tan cái gọi là “khách thoát giỏ” 🛒  7. Reality Check: Vấn đề thật, thị trường ra sao, giải pháp thì không màu hồng 🔍  8. Retail có cần AI? Hay AI cần Retail để sống sót? 🏪  9. Những giải pháp AI tui đã chế ra (và sống sót sau UAT 🤯)  10. Business + Mathematics = công thức bí mật khi nấu AI 📊➕📈  11. Buzzword AI đọc xong khỏi phải giả vờ gật gù nữa 🧠 (giải nghĩa thuật ngữ)  12. Mấy chỗ tui hay “cắm trại” để cày thêm Data Science & AI 🌐
Đọc thêm